openGauss 体系结构
openGauss 逻辑模块
openGauss 查询优化
物理优化的技术点：
1、统计信息模型 Table/Column-Level statistics 描述基表数据的特征包括唯一值、MCV值等，用于行数估算
2、行数估算 Row Estimation 估算基表baserel、Join中间结果集joinrel、Aggregation中结果 集大小，为代价估算做准备
3. 代价估算 Cost Estimation 根据数据量估算不同算子执行代价，各算子代价之和即为计划 总代价
4. 路径搜索 Access Path Generation 通过求解路径最优算法（e.g. 动态规划、遗传算法）处理连接 路径搜索过程，以最小搜索空间找到最优连接路径
openGauss 执行引擎
关系数据库本身是对关系集合Relation的运算操作，执行引擎作为运算的控制 逻辑主要是围绕着关系运算来实现的，算子可以分成以下几类：
1. 扫描算子（Scan Plan Node） 扫描节点负责从底层数据来源抽取数据，数据来源可能是来自文件系统， 也可能来自网络。一般而言扫描节点都位于执行树的叶子节点，作为执 行的数据输入来源，典型代表SeqScan、IndexScan、SubQueryScan 关键特征：输入数据、叶子节点、表达式过滤
2. 控制算子（Control Plan Node） 控制算子一般不映射代数运算符，是为了执行器完成一些特殊的流程引 入的算子，例如Limit、RecursiveUnion、Union 关键特征：用于控制数据流程
3. 物化算子（Materialize Plan Node） 物化算子一般指算法要求，在做算子逻辑处理的时候，要求把下层的数 据进行缓存处理，因为对于下层算子返回的数据量不可提前预知，因此 需要在算法上考虑数据无法全部放置到内存的情况，例如Agg、Sort 关键特征：需要扫描所有数据之后才返回
4. 连接算子（Join Plan Node）
这类算子是为了应对数据库中最常见的关联操作，根据处理算法和数据
输入源的不同分成MergeJoin，SortJoin，HashJoin。
关键特征：多个输入
openGauss 存储引擎
openGauss 在多核服务器下的极致性能
注：2两路x86 6148，实验室环境下（除处理器不同，其他配置相当），Oracle为<100万tpmC、PG<70万tpmC、MySQL<50万tpmC>
openGauss 全密态等值查询
openGauss 技术指标
